基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法

在数据挖掘中发现关联规则是一个基本问题,而发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题。提出了基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法－FP-SPMA算法。构造FP-Tree来压缩事务数据库,通过共享前缀和前瞻剪枝快速减小候选项集,无需递归构造条件模式树,算法性能有明显的提高。     

基于OPNET的网络优化研究

网络仿真技术在网络规划设计、网络实施以及网络应用系统集成中具有非常重要的作用,对OPNET的网络优化建模流程进行了介绍,结合实例分析了OPNET在具体网络改造中的应用．     

基于地形改正的无线传感器网络DV-Hop定位算法

对山坡地形的无线传感器网络三维DV-Hop定位算法进行了研究.通过理论与仿真对比分析,在山坡地形应用典型三维DV-Hop算法,定位误差很大,且不稳定,不能满足实际应用需求.提出了基于地形改正的三维DV-Hop算法,节点定位精度高,相对无线射程的平均均方差30％左右,且基本不受山坡倾角、通信半径与锚节点比例的影响,完全可以满足实际应用的需求.     

ACL实验中需注意的几个问题

介绍了访问控制列表(ACL)的作用及配置的方法,指出了在ACL实验中应注意的问题与ACL的验证方法.     

山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法

针对在山区地形上非测距三维基于距离向量的定位算法存在定位误差较大的问题,提出了山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法（NLA-MT）.该算法有效地利用了山区地形环境的特点,用局部平面拟合山区地形表面,并将三维空间定位运算降为二维平面的定位运算来进行节点定位,有效提高了节点的定位精度.不同通信半径、不同锚节点比例、不同节点总数的多角度仿真实验结果显示,NLA-MT定位算法在山区地形场景中表现良好,有效提高了无线传感器网络非测距定位算法精度.